et的模型，在ImageNet这个舞台上，当着全世界计算机视觉顶尖学者的面，把传统学派的骄傲击得粉碎。
「力昆，你明天有报告对吧？我打赌，明天的会场会彻底疯狂。」辛顿说道，「我已经准备去巴塞隆纳了，我们必须尽快弄清楚QInet在架构设计上的一些细节，如果你见到他，务必代我向他致敬。」
「我会的，辛顿，事实上，我现在就迫不及待想去会场了。
挂断电话後，杨力昆推起行李箱，大步朝机场出口走去。
伦敦，DeepMind那间塞满了伺服器线缆的临时办公室里，哈萨比斯正盯着屏幕上社交媒体的信息。
有人在上面分享了巴塞隆纳IcCV的ImageNet测试结果。
当他看见第一名的成绩後，整个人僵在了原地。
在过去的几个月里，他那支刚刚成立，誓要解决智能问题的团队，正深陷於如何让算法理解高维图像特徵的难题中。
为了让强化学习算法学会玩雅达利游戏，他们尝试了无数种手工特徵工程，试图从几万像素的画面中提取出边界和小球，但那些自以为聪明的传统数学规则，在动态画面面前脆弱得像纸糊的一样，稍微一有抖动就直接宣告失败。
而现在，屏幕上那个由华国青年漆昊创造的，名为QInet的深层卷积神经网络，却将imagenet复杂图片分类错误率，降低到了15%？
「这不可能————他怎麽做到的？」哈萨比斯疯狂地在网络上查找相关信息。
还试图联系了在ICCV现场的人。
在得知QInet用了CNN模型，并且使用了数据增强和GPU矩阵乘法之後，哈萨比斯突然醒悟了！
如果把这个QInet的架构剥离掉最後的分类输出层，直接作为特徵提取器拼接到他们的强化学习算法上，那他们的游戏AI就不再需要人类去教它什麽是小球，什麽是挡板了！
它自己就有可能用眼睛看懂一切像素！
「这华国人真特麽的是个天才。」哈萨比斯顾不上现在的时差，当即抓起手机，跨洋拨通了他们最重要的早期投资人，马斯克的电话。
此时，加州SpaceX总部办公室内。
刚刚熬夜开完猎鹰9号火箭梅林发动机阀门改进会议的马斯克，正瘫在椅子上，喝着红牛，当看到屏幕上跳出哈萨比斯的来电时，他随意地按下了接听键。
「哈萨比斯，如果你的模型还没学会玩游戏，那我建议你长话短说，因为我正忙着阻止特斯拉ModelS在量产前夕把我的钱包烧光。」
「埃隆，听着，先别管你的火箭和电动车了。」哈萨比斯忽略掉了马斯克的冷幽默。
「我可能真的找到了让AI学会玩游戏的方法了。」
马斯克直起身子，突然有了兴趣：「哦？是哪个矽谷大厂又搞出了什麽能自动过滤垃圾邮件的划时代算法吗？如果是这种无聊的把戏，我可没空。」
「不，不是矽谷，是巴塞隆纳的icCV挑战赛。」
「一个叫漆昊的年轻学者，带着他设计的QInet卷积神经网络，在ImageNet挑战赛上把分类错误率干到了15%，你要知道，第二名那帮自诩精英的施乐欧洲研究中心，用尽了浑身解数，也才跑出26%的成绩。」
马斯克虽然不是人工智慧领域的专业学者，但他是一个崇尚第一性原理的疯子，对於断层式领先11%这种数据上的超越，他瞬间抓住了关键。
「15%对26%？"
这不合理，传统学术界那帮家夥不是天天在论文里论证，说神经网络在特徵提取上有缺陷，叠层数解决不了问题吗？这个漆昊是怎麽解决基础算子的空
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